貴州中西部風與風功率季節特征分析

劉 濤，夏曉玲，曾莉萍*，吳昌航，萬 超，莫仕燈

（1.貴州省人工影響天氣辦公室，貴陽 550081；2.貴州省氣象服務中心，貴陽 550081；3.貴州省氣象臺，貴陽 550081；4.貴州省氣象信息中心，貴陽 550081）

2022年4月19日，貴州省能源局、省發改委印發《貴州省新能源和可再生能源發展“十四五”規劃》（以下簡稱《規劃》），《規劃》提出積極推廣應用適合貴州省地理氣候的風電裝備，選用適合貴州省低風速、高海拔、冬季多凝凍特點的風機機組穩步推進風電協調發展。大力推進集中式風電開發，鼓勵分散式風電開發建設和風光互補項目建設，在落實好環境保護、水土保持和植被恢復等措施的基礎上，鼓勵采用先進技術因地制宜建設低風速風電場[1-2]。

貴州省地處云貴高原東部，山地居多，地形復雜破碎，地勢西高東低，氣象要素在復雜的地形下分布不均，風能資源受小地形的影響更為明顯，因此貴州省風能資源匱乏，但局部地區擁有較好的風資源，根據《貴州省風能資源詳查和評估報告》成果，基于風能資源長期數值模擬及GIS 空間分析，貴州風能資源西部好于東部，中部好于南部及北部，但高值區分布相對零散，分布復雜。貴州風能資源較豐富的區域主要分布于畢節市西部、南部及中北部，六盤水市中部及南部，遵義市中北部，貴陽市中部，黔東南州中東部局部，榕江縣與荔波交界地帶等區域，黔南州北部、黔西南州中部局部、銅仁市局部。風能資源評估的主要評估參數有風能和風能密度、風能利用小時數等[3]。

風資源評估時通常把空氣按照干空氣進行計算，但是對于[4-6]內陸地區及高海拔地區，空氣密度與標準空氣密度相差較大，需要考慮空氣密度的影響。貴州特有的高原山區氣象性能決定了風能有著海拔高、濕度大等特點。貴州百草坪風電場實際濕空氣絕對空氣密度比干空氣絕對空氣密度大0.6%左右，實際濕空氣相對空氣密度比干空氣相對空氣密度大0.7%左右[7]。因此風資源評估應考慮濕度和空氣密度的影響。此外，貴州地區風電場高海拔，地形復雜，計算理論發電量時需要根據場內設立測風塔的位置和數量分區計算，然后累加得到整個風場的上網電量[8]。

貴州省對風能資源的勘察[9]、局地風能資源的評估[10]、山區風速數據質量控制[11]、空氣密度的算法[12]以及個別風電場的出力特征分析[13]均有研究。但對于多個風電場的功率和風速的特征對比分析研究較少，因此本文選取了貴州省中西部9 個試點風電場風功率和風速資料分析其特征，為并網發電調度指揮提供依據。

1 資料與方法

1.1 資料

本文首先共收集到貴州省范圍內55 家風電場2020 年1 月—2021 年5 月的逐15 min 風速和功率數據，并對數據的缺失程度進行分析，發現不同電站的數據缺失程度不同，因此首先進行數據整理和清洗，最終在55 家風電場數據中選取了2020 年1 月—2021 年5月時段內資料完整度超過85%的貴州省中西部9 個試點風電場風功率和風速資料，以及臨近國家氣象站的地面溫度資料。選取的試點風電場分布在畢節市、六盤水市、黔西南州、安順市和黔南州5 個市州，威寧、織金、水城、盤州、晴隆、關嶺、龍里和惠水8 個縣，如圖1 所示。選取的資料總計437 767 個數據，其中風功率小于0 的數據為39 014 個，占比8.9%，分析時采取剔除處理。

圖1 貴州省中西部9 個試點風電場分布圖

1.2 風功率密度

風功率密度是氣流在單位時間內垂直通過單位截面積的風能。其時段內平均值為[14]

式中：ω 為設定時段內的平均風功率密度，W/m2；n為在設定時段內的記錄個數；ρ 為空氣密度，kg/m3為第i記錄的風速值的立方。

空氣密度的值取決于溫度和海拔高度，即

式中：T為空氣溫度，K；z為風電場的海拔高度。

2 平均風功率密度季節特征

本文采用氣象上的四季定義，即春季為3—5 月，夏季為6—8 月，秋季為9—11 月，冬季為12—次年2月，后文相同。風功率密度可以有效表示風電場的平均風能資源情況，采用貴州中西部9 個風電場海拔高度、2020 年風速資料以及臨近國家站空氣溫度資料，利用式（1）、式（2）計算9 個風電場2020 年4 個季節的平均風功率密度（圖2）可知，除了位于黔南州的龍里和龍塘山2 個風電場是夏季平均風功率密度略大于春季，其余7 個風電場的季節平均風功率密度基本上均呈現出春季最大，夏秋次之，冬季最小的趨勢。季節平均風功率密度的最大值出現在春季的馬擺大山風電場，為182.87 W/m2；季節平均風功率密度的最小值出現在冬季大韭菜坪風電場，為25.08 W/m2。其中季節平均風功率密度超過90 W/m2的風電場個數分別為春季6 個，夏季4 個，秋季4 個，冬季3 個。對于蘇家屯、馬擺大山、麻窩山3 個風電場而言，春季風能的開發潛力更大。

圖2 9 個試點風電場2020 年四季風功率密度分布

3 風和風功率季節月變化特征

對2020 年1 月—2021 年5 月9 個試點風電場的風功率資料先求日累計值，再取月平均值，風速資料直接取平均值，得到季節月變化分析如圖3 所示。

圖3 貴州省中西部9 個試點風電場風和風功率月變化

由圖3 可知，各風電場月平均風功率變化區間在100~9 000 MW，龍里和馬擺大山風電場的月平均風功率最大，極值在8 000 MW 左右，麻窩山風電場次之，極值接近3500MW，大韭菜坪電場最小，極值約800MW，其余5 個風電場的月平均風功率極值較為接近，處于1 200~1 600 MW 之間。各風電場月平均風速變化區間在2.7~7.5 m/s，蘇家屯、麻窩山、馬擺大山和龍里的月平均風速極值在7.0~7.5 m/s 之間，其余5 個風電場的月平均風速極值略小，處于4.2~5.8 m/s 之間。除蘇家屯、馬擺大山和龍里3 個風電場外，其余6 個風電場四季的風和風功率變化比較吻合，存在三峰分布。整體而言，9 個風電場的風速和風功率基本在秋、夏兩季最大，冬季最小。春季的風速和風功率均是先減小再增加，變化趨勢呈“V”字型；夏季的風速和風功率均是先增加再減小，變化趨勢呈“^”型；秋季的風速和風功率先小幅減小再大幅上升，變化趨勢呈“√”型；冬季的風速先大幅增加再小幅減少，風功率則是一直增加，兩者整體變化趨勢呈“/”型。

4 風和風功率季節日變化特征

2020 年1 月—2021 年5 月9 個試點風電場的風功率資料取小時累計平均值，風速資料取平均值，并以季節分類，當功率值為負時，則該時刻的功率值取0，風速取空值，得到日變化分析如圖4 所示（9 個風電場風和風功率季節日變化趨勢一致，因此以龍塘山風電場為例）。

圖4 龍塘山風電場風和風功率季節日變化

可以看出，9 個風電場小時累計平均風功率變化區間在10~325 MW 之間，小時平均風速變化區間在2.4~8 m/s，小時累計平均風功率變化區間和小時平均風速變化區間上，由大到小大多依次是夏季、春季、秋季和冬季。4 個季節小時平均風速和小時累計平均風功率在變化趨勢上一致，早晚的小時平均風速和小時累計平均風功率最大，中午的小時平均風速和小時累計平均風功率最小，均呈現明顯的“V”字型。

5 風和風功率季節小時變化特征

以曹羅坪子風電場為例，日累計風功率變化區間在0~4 000 MW，日平均風速變化區間在3~9 m/s，且4個季度的日累計風功率變化區間和日平均風速變化區間相差不大。日累計風速、日平均風功率的季節變化趨勢和逐月平均風速、風功率的季節變化趨勢一致。4 個季節日平均風速和日累計風功率在變化趨勢上一致，春季的風速和風功率均是先減小再增加，變化趨勢呈“V”字型；夏季的風速和風功率均是先增加再減小，變化趨勢呈“^”型；秋季的風速和風功率先小幅減小再大幅上升，變化趨勢呈“√”型；冬季的風速先大幅增加再小幅減少，風功率則是一直增加，兩者整體變化趨勢呈“/”型。冬季12 月、次年1 月均存在風功率為負值的情況（圖略）。

6 結論

本項目選取了資料完整度超過85%的2020 年1月—2021 年5 月貴州省中西部9 個試點風電場風功率和風速資料及鄰近國家氣象站地面空氣溫度資料，開展風和風功率不同季節不同時段特征分型分析研究，得到結論如下。

第一，9 個風電場的平均風功率密度春季最大，夏秋次之，冬季最小。對于蘇家屯、馬擺大山、麻窩山3 個風電場而言，春季的風能的開發潛力更大。

第二，整體上，風速和風功率的變化趨勢相一致，呈正相關。季節月平均數據與不同季節逐小時數據結果相同，春季的風速和風功率均是先減小再增加，變化趨勢呈“V”字型；夏季的風速和風功率均是先增加再減小，變化趨勢呈“^”型；秋季的風速和風功率先小幅減小再大幅上升，變化趨勢呈“√”型；冬季的風速先大幅增加再小幅減少，風功率則是一直增加，兩者整體變化趨勢呈“/”型。

第三，9 個風電場四季日變化特征相同，均呈現明顯的“V”型，表明早、晚風功率輸出大，中午最小。